【详细讲解MNN介绍，安装和编译】-编程知识

【详细讲解MNN介绍，安装和编译】

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MNN介绍，安装和编译

什么是MNN？
MNN的特点
安装和编译MNN
注意事项

什么是MNN？

MNN（Mobile Neural Network）是一个由阿里巴巴团队开发的轻量级深度学习框架。它专为移动端和嵌入式设备设计，旨在帮助开发者更容易地将深度学习模型部署到各种不同的平台（如iOS、Android、Linux等）并进行高效的边缘计算。MNN着重于优化运行速度和减少内存占用，从而能在资源受限的设备上实现实时的神经网络推理。

MNN的特点

✨跨平台运行：可在Android、iOS、Linux等多个平台上运行。
✨轻量化：具有很小的运行时内存占用和磁盘占用。
✨优化的运行效率：提供多种计算优化，如使用ARM NEON指令集进行加速。
✨易用的API：支持C++和Python API，并提供模型转换工具，可以将预训练的模型转换为MNN格式。
✨支持多种神经网络组件：支持CNN、RNN、GAN等多种类型的网络。

安装和编译MNN

安装和编译MNN的步骤可能会随着时间发生变化，因此建议查看MNN的官方Github页面获取最新的安装指南。以下是基于知识截至日期（2023年4月）的常规步骤：

💝克隆MNN仓库:

git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
cd MNN

💝编译MNN:
编译之前确保系统中已安装CMake和相应的编译工具。

对于Linux和macOS用户：
```
./schema/generate.sh
mkdir build
cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=true && make -j4
```
上面的命令会同时编译MNN的核心库和模型转换工具。make -j4 中的 -j4 表示并行编译，您可以根据自己的处理器核心数调整这个参数。

对于Windows用户，建议使用CMake GUI来配置并生成解决方案文件，然后使用Visual Studio进行编译。
💝安装Python绑定（可选）:
如果想要在Python中使用MNN，可以编译和安装MNN的Python绑定：
```
pip install -U pip
cd <MNN根目录>
pip install .
```
💝使用MNN转换器:
要将训练好的模型转换成MNN格式，你可以使用MNN提供的转换工具。以将ONNX模型转换为例：
```
./MNNConvert -f ONNX --modelFile <your-onnx-model>.onnx --MNNModel <output-mnn-model>.mnn --bizCode biz
```